RAG 应用搭建全流程指南
在 Flock 中构建 RAG（检索增强生成）应用包含五个关键步骤：
- 文档准备：将 PDF 等格式的源文件上传至工作目录
- 流程设计::
- 拖入”文件输入节点”指定文档路径
- 连接”RAG 节点”配置向量数据库参数
- 绑定”LLM 节点”生成最终回答
- Model Configuration：在 LLM 节点中设置 API 密钥和温度(temperature)等参数
- Search Optimization::
- 调整 top_k 参数控制返回文档数量
- 设置相似度阈值过滤低质量结果
- Validation of results：输入”文件第3章的主要内容是什么？”等测试问题
Advanced Techniques：可通过”Python 节点”对检索结果进行后处理，例如添加自定义评分算法或结果排序逻辑。当源文档变更时，只需更新文件即可自动同步，无需修改工作流结构。
This answer comes from the articleFlock: low-code workflow orchestration to build chatbots quicklyThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何使用 Flock 创建支持文档检索的 RAG 应用？
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